Time Series Classification
시간 시리즈는 시간 순서대로 정렬된 데이터 포인트의 시퀀스를 의미하며, 과거 데이터를 분석하여 미래 트렌드를 예측하는 것이 주요 목표입니다. 시간 시리즈 분석은 데이터가 시간에 따라 어떻게 변화하는지의 패턴을 밝혀내어 금융, 기상학, 의료 등 다양한 분야에서 과학적인 의사결정의 근거를 제공하므로 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.
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time series
AATLD Gesture Recognition
MUSE
ACSF1
Adiac
ArabicDigits
MALSTM-FCN
ArrowHead
R_DST_Ensemble
ArticularyWordRecognition
AUSLAN
GP-Sig-LSTM
BasicMotions
Beef
BorealTC
CNN
CharacterTrajectories
MALSTM-FCN
CMUsubject16
SNLST
Cricket
DigitShapes
SNLST
Earthquakes
ECG
ECG200
ECG5000
EigenWorms
LEM
ERing
EthanolConcentration
FaceDetection
FordA
1D Convolution Neural Network
Handwriting
Heartbeat
ConvTran
Insectwingbeat
JapaneseVowels
KickvsPunch
SNLST
Libras
LP1
LP2
LP3
LP4
LP5
NATOPS
NetFlow
PEMS
pendigits
Disjoint-CNN
Physionet 2017 Atrial Fibrillation
ENCASE
PhysioNet Challenge 2012
GRU-D - APC (n = 1)
RacketSports
s2-agri
PSE+L-TAE
SelfRegulationSCP2
SHAPES
StandWalkJump
TSEM
UCI Epileptic Seizure Recognition
UEA
IT+TPS
UWave
Wafer
R_DST_Ensemble
WalkvsRun